本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)振動(dòng)信號(hào)處理的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《西安電子科技大學(xué)》 2012年

基于自適應(yīng)振動(dòng)信號(hào)處理的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究

張超  

【摘要】：在旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備故障診斷研究中，故障特征提取和模式識(shí)別關(guān)系到故障診斷的可靠性和準(zhǔn)確性，因此是旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究中的關(guān)鍵問(wèn)題。利用軸承和齒輪的振動(dòng)信號(hào)對(duì)其工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和診斷是目前旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障監(jiān)測(cè)和診斷研究中最常用的方法。本學(xué)位論文應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解、總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和局部均值分解等信號(hào)處理方法進(jìn)行故障特征提取，并應(yīng)用支持向量機(jī)進(jìn)行故障模式識(shí)別。其主要內(nèi)容如下： 1、基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的軸承和齒輪故障診斷研究。 針對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備的工作環(huán)境惡劣難以提取故障頻率的實(shí)際情況，應(yīng)用奇異值差分譜理論對(duì)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解得到的本征模式分量進(jìn)行消噪，，更好地得到了軸承故障頻率；通過(guò)計(jì)算經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解所得到的本征模式分量的能量熵，在能量域角度找到了齒輪的故障特征，并進(jìn)一步應(yīng)用支持向量機(jī)對(duì)其進(jìn)行模式識(shí)別，通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證此方法的可行性；通過(guò)計(jì)算經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解所得到的本征模式分量的奇異值熵，找到了齒輪的故障特征，并進(jìn)一步應(yīng)用支持向量機(jī)對(duì)其進(jìn)行模式識(shí)別，通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證此方法的有效性和在小樣本情況下的可行性。 2、基于總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的齒輪故障診斷研究。 針對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)的非平穩(wěn)特征和現(xiàn)實(shí)中難以獲得大量典型故障樣本的實(shí)際情況，提出了基于總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和支持向量機(jī)的齒輪故障診斷方法。首先通過(guò)總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法將非平穩(wěn)的原始加速度振動(dòng)信號(hào)分解成若干個(gè)平穩(wěn)的本征模式分量；齒輪發(fā)生不同的故障時(shí)，在不同頻帶內(nèi)的信號(hào)能量值會(huì)發(fā)生改變，故可通過(guò)計(jì)算不同振動(dòng)信號(hào)的能量熵判斷是否發(fā)生故障；從包含有主要故障信息的本征模式分量中提取出來(lái)的能量特征作為輸入建立支持向量機(jī)，判斷齒輪的工作狀態(tài)和故障類(lèi)型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，文中提出的方法能有效地應(yīng)用于齒輪的故障診斷。 提出了一種基于總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解奇異值熵和支持向量機(jī)的齒輪故障診斷方法。首先通過(guò)總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法將非平穩(wěn)的原始加速度振動(dòng)信號(hào)分解成若干個(gè)平穩(wěn)的本征模式分量，將得到的若干個(gè)本征模式分量自動(dòng)形成初始特征向量矩陣；然后對(duì)該矩陣進(jìn)行奇異值分解，提取其奇異值作為故障特征向量，并對(duì)其進(jìn)行歸一化，求得奇異值熵，根據(jù)奇異值熵值大小可以判斷齒輪的故障類(lèi)型；將奇異值故障特征向量作為支持向量機(jī)的輸入，判斷齒輪的工作狀態(tài)和故障類(lèi)型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，即使在小樣本情況下，基于奇異值分解和支持向量機(jī)的故障診斷方法仍能有效地識(shí)別齒輪的工作狀態(tài)和故障類(lèi)型。 3、基于局部均值分解的軸承和齒輪故障診斷研究。 首先對(duì)軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行隨機(jī)共振消噪，然后對(duì)降噪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行局部均值分解，成功地提取出了軸承故障特征；應(yīng)用局部均值分解對(duì)齒輪振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解得到若干個(gè)乘積分量，求取每一個(gè)乘積分量的近似熵，進(jìn)而找到故障特征向量，最后應(yīng)用支持向量機(jī)對(duì)其進(jìn)行模式識(shí)別。通過(guò)一故障診斷實(shí)例對(duì)此方法的可行性和有效性進(jìn)行了驗(yàn)證，并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)間和分類(lèi)準(zhǔn)確性方面進(jìn)行了對(duì)比；通過(guò)求取經(jīng)過(guò)LMD分解所得乘積分量的Lempel-Ziv指標(biāo)獲得軸承故障特征向量，進(jìn)行了有效準(zhǔn)確的故障診斷。 4、基于極值域均值模態(tài)分解的滾動(dòng)軸承和轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷。 針對(duì)滾動(dòng)軸承損傷性故障的故障診斷問(wèn)題，提出了基于極值域均值模態(tài)分解的故障診斷方法，進(jìn)行了故障特征頻率的提取。首先將原始信號(hào)分解成若干個(gè)本征模式分量，然后通過(guò)計(jì)算各個(gè)本征模式分量與原始信號(hào)的相關(guān)系數(shù)確定包含故障特征信息的主要成分，除去虛假分量。最后針對(duì)主要成分的本征模式分量進(jìn)行Hilbert包絡(luò)解調(diào)提取故障特征，即軸承的損傷性故障特征。通過(guò)工程實(shí)例信號(hào)的分析結(jié)果以及與經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夥椒ǖ膶?duì)比均表明，該方法能夠較快地提取軸承的故障特征。 針對(duì)轉(zhuǎn)子不平衡故障和滾動(dòng)軸承微弱損傷性故障的復(fù)合故障診斷問(wèn)題，提出了基于第二代小波和極值域均值模態(tài)分解的故障診斷方法，進(jìn)行了復(fù)合故障的耦合特征分離和故障特征頻率的提取。該方法首先應(yīng)用第二代小波對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解與重構(gòu)；然后針對(duì)分解與重構(gòu)出的低頻信號(hào)進(jìn)行頻譜分析提取低頻非調(diào)制故障特征；最后針對(duì)高頻共振調(diào)制信號(hào)進(jìn)行解調(diào)分析，以準(zhǔn)確提取調(diào)制故障特征。通過(guò)工程實(shí)例信號(hào)的分析結(jié)果表明，該方法能夠提取轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的復(fù)合故障特征。 5、總結(jié)全文并提出了研究展望。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：TH165.3;TN911.7
【目錄】：

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【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 張鴻雁;;基于改進(jìn)支持向量機(jī)方法的汽輪機(jī)故障診斷研究[J];煤礦機(jī)械;2008年07期

3 呂建新;吳虎勝;吳廬山;朱玉榮;;基于EMD復(fù)雜度特征和SVM的軸承故障診斷研究[J];機(jī)械傳動(dòng);2011年02期

4 何浩;胡小平;姜志杰;劉偉強(qiáng);;支持向量機(jī)用于液體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)的故障診斷[J];火箭推進(jìn);2008年03期

5 田野;陸爽;;基于小波包和支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承故障模式識(shí)別[J];機(jī)床與液壓;2006年06期

6 來(lái)凌紅;吳虎勝;呂建新;劉鳳;朱玉榮;;基于EMD和樣本熵的滾動(dòng)軸承故障SVM識(shí)別[J];煤礦機(jī)械;2011年01期

7 黃亮;侯建軍;劉穎;宋偉;李趙紅;;基于相量分析與支持向量機(jī)的交流電路故障診斷[J];北京交通大學(xué)學(xué)報(bào);2008年05期

8 陳曉平;和衛(wèi)星;馬東玲;趙德安;;基于符號(hào)熵與支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷[J];中國(guó)機(jī)械工程;2010年17期

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10 江志鋼;張春良;岳夏;;基于支持向量機(jī)的機(jī)床故障診斷研究[J];裝備制造技術(shù);2009年12期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 袁昊程;鐘秋海;戴亞平;;基于支持向量機(jī)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷[A];2003中國(guó)控制與決策學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2003年

3 史麗萍;楊曉冬;匡杰;;基于支持向量機(jī)的水泵故障診斷[A];中國(guó)計(jì)量協(xié)會(huì)冶金分會(huì)2007年會(huì)論文集[C];2007年

4 馮輔周;郭恒毅;江鵬程;;支持向量機(jī)及其在電機(jī)故障診斷中的應(yīng)用[A];第九屆全國(guó)振動(dòng)理論及應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文摘要集[C];2007年

5 許軍;張耀輝;;信息融合算法在電氣設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用[A];設(shè)備監(jiān)測(cè)與診斷技術(shù)及其應(yīng)用——第十二屆全國(guó)設(shè)備監(jiān)測(cè)與診斷學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

6 初燕;付忠廣;戈志華;靳濤;卞雙;;基于支持向量機(jī)的故障診斷方法探討[A];中國(guó)動(dòng)力工程學(xué)會(huì)第三屆青年學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2005年

7 張軍峰;胡壽松;;基于多重核學(xué)習(xí)支持向量機(jī)的殲擊機(jī)故障診斷[A];第七屆全國(guó)信息隱藏暨多媒體信息安全學(xué)術(shù)大會(huì)論文集[C];2007年

8 李燁;蔡云澤;許曉鳴;;基于支持向量機(jī)集成的故障診斷[A];第16屆中國(guó)過(guò)程控制學(xué)術(shù)年會(huì)暨第4屆全國(guó)故障診斷與安全性學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

9 楊明忠;樊建春;;磨損形態(tài)分析與智能化磨損狀態(tài)識(shí)別研究[A];第六屆全國(guó)摩擦學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];1997年

10 和衛(wèi)星;陳曉平;陳季云;陸森林;;石油鉆井傳動(dòng)滾動(dòng)軸承的故障診斷[A];2008中國(guó)儀器儀表與測(cè)控技術(shù)進(jìn)展大會(huì)論文集（Ⅰ）[C];2008年

中國(guó)重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 李萍;[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2007年

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9 周傳勇 杜慧;[N];世界金屬導(dǎo)報(bào);2008年

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張超;基于自適應(yīng)振動(dòng)信號(hào)處理的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究[D];西安電子科技大學(xué);2012年

2 趙沖沖;基于支持向量機(jī)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷[D];西北工業(yè)大學(xué);2003年

3 任東;基于支持向量機(jī)的植物病害識(shí)別研究[D];吉林大學(xué);2007年

4 張永;基于模糊支持向量機(jī)的多類(lèi)分類(lèi)算法研究[D];大連理工大學(xué);2008年

5 陳祖云;煤與瓦斯突出前兆的非線(xiàn)性預(yù)測(cè)及支持向量機(jī)識(shí)別研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué);2009年

6 李鋒;基于流形學(xué)習(xí)的風(fēng)電機(jī)組傳動(dòng)系統(tǒng)故障診斷方法研究[D];重慶大學(xué);2011年

7 宋其江;基于有向圖模型的故障診斷方法研究及其在航天中的應(yīng)用[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

8 陳非;基于過(guò)程信息融合的旋轉(zhuǎn)機(jī)械信息（火用）故障診斷研究[D];華中科技大學(xué);2010年

9 馮志鵬;計(jì)算智能在機(jī)械設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用研究[D];大連理工大學(xué);2003年

10 何小斌;基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的自適應(yīng)過(guò)程監(jiān)控與故障診斷[D];上海交通大學(xué);2009年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 曾嶸;支持向量機(jī)在設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用研究[D];中南大學(xué);2005年

2 楊琦;支持向量機(jī)在液壓系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用研究[D];大連海事大學(xué);2005年

3 陳淼峰;基于EMD與支持向量機(jī)的轉(zhuǎn)子故障診斷方法研究[D];湖南大學(xué);2005年

4 潘慶豐;模糊模式識(shí)別技術(shù)研究及其在故障診斷中的應(yīng)用[D];福州大學(xué);2006年

5 初燕;支持向量機(jī)及其在熱能工程領(lǐng)域中的應(yīng)用[D];華北電力大學(xué)（北京）;2006年

6 曾建武;粗糙集理論及故障診斷應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2006年

7 鄭媛媛;凸殼理論在支持向量分類(lèi)機(jī)中的應(yīng)用[D];東北電力大學(xué);2009年

8 毛繼珮;基于模式識(shí)別的汽輪發(fā)電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)[D];華北電力大學(xué)（河北）;2004年

9 肖圣光;基于虛擬儀器的軸心軌跡分析儀的研制[D];重慶大學(xué);2009年

10 程曉盛;基于Agent和支持向量機(jī)的遠(yuǎn)程智能診斷技術(shù)研究[D];燕山大學(xué);2006年

  本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)振動(dòng)信號(hào)處理的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：110165